从图中可以看出,分别计算水平与竖直梯度后叠加,图像效果较好,同时计算xy后图像有一部分未能显示,且边界位置有重影。 Scharr算子 Scharr算子如上图所示,Scharr算子矩阵值更大,在图像上区分更明显 函数:dst=cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy) Laplacian算子 Laplacian算子如上图所示,Laplacian算子对变化更敏感,常与其他...
使用Sobel 算子和 Scharr 算子分别计算图像的 x 方向和 y 方向梯度。 显示原始图像、x 方向梯度图像和 y 方向梯度图像。 importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt# 加载图像并转换成灰度image=cv2.imread('1.jpg')# 替换为你的图片路径gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Sobel 算子...
由于Sobel算子是滤波算子的形式,用于提取边缘,可以利用快速卷积函数, 简单有效,因此应用广泛。美中不足的是,Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来,即Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征,所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。 Scharr算子 Scharr() 函数提供了比标准Sobel函数更精确的计算结果。它...
convertScaleAbs(sobel_y,sobel_y);//对x及y方向上的梯度图像做权重相加addWeighted(sobel_X,0.5,sobel_y,0.5,1,sobel_result); imshow("sobel_result",sobel_result);//使用Scharr函数计算x方向及y方向的梯度图像Scharr(dst,scharr_x,CV_16S,1,0); Scharr(dst,scharr_y,CV_16S,0,1);//计算绝对值...
不建议直接计算,原因如下: sobelxy = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize = 3) sobelxy = cv2.convertScaleAbs(sobelxy) cv_show('sobelxy',sobelxy) 1. 2. 3. 三、图像梯度——Scharr算子;Laplacian算子 1.不同算子的卷积核数值有一些差异。
Sobel算子函数:cv2.Sobel(src, ddepth,dx,dy, ksize),返回值为Sobel算子处理后的图像。 ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize 是 Sobel 算子的大小 靠近最近点的左右和上下的权重最高,所以为±2。 代码案例 importcv2#opencv的缩写为cv2 ...
在数学上,Sobel,Scharr是求一阶或二阶导数,Scharr是对Sobel(使用小的卷积核求解求解梯度角度时)的优化,Laplacian是求二阶导数。 数学部分我们依旧不展开,在第一遍通识学习之后,从上帝视角去补充。 Sobel 算子和 Scharr 算子 Sobel 算子说明与使用 Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以它的抗噪声能力很好(...
概述:scharr算子与sobel算子唯一的区别是算子矩阵的值不同,scharr算子意味着相邻点对于结果有更大的影响力。 3.laplacian算子 概述:laplacian算子的矩阵结构与sobel算子完全不同,将sobel算子的矩阵对图像进行开窗运算大家可以非常容易的想象在边界处会产生的结果,而laplacian算子又是怎么来的呐?他是如何计算出图像的边界...
在图像处理和计算机视觉领域,边缘检测是一项重要的任务。Sobel算子和Scharr算子是两种常用的边缘检测算子,用于检测图像中的边缘信息。OpenCV提供了这两种算子的实现函数,使得边缘检测更加简单和高效。本文将以Sobel算子和Scharr算子为中心,为你介绍使用OpenCV进行边缘检测的基本步骤和实例。
Sobel算子可以计算图像梯度,计算图像梯度的作用是提取边界。融合计算的X和Y梯度,比直接计算X和Y的梯度,效果要好。 cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]) 参数如下, 代码如下, importcv2importnumpyasnp# 获取照片路径path="cjavapy.jpg"# 读取照片img=cv2.imread...